matlab动态规划的代码，已经集成完毕，只需要按照格式修改模型的相关公式即可求解各类动态规划问题

主要介绍了java动态规划算法——硬币找零问题,结合实例形式分析了java动态规划算法——硬币找零问题相关原理、实现方法与操作注意事项,需要的朋友可以参考下

Minimum Snap轨迹规划详解（1）轨迹规划入门

本文实例讲述了Python基于动态规划算法解决01背包问题。分享给大家供大家参考，具体如下： 在01背包问题中，在选择是否要把一个物品加到背包中，必须把该物品加进去的子问题的解与不取该物品的子问题的解进行比较，这种方式形成的问题导致了许多重叠子问题，使用动态规划来解决。n=5是物品的数量，c=10是书包能承受的重量，w=[2,2,6,5,4]是每个物品的重量，v=[6,3,5,4,6]是每个物品的价值，先把递归的定义写出来： 然后自底向上实现，代码如下： def bag(n,c,w,v): res=[[-1 for j in range(c+1)] for i in range(n+1

算法导论第15章-动态规划的课后习题参考答案，对于算法爱好者而言，是不错的参考资料。

4动态规划算法初步.ppt

1、动态规划的常用名词 2、最优化原理 3、什么是动态规划 4、动态规划适于解决什么样的问题 5、用动态规划解题的好处

雷达的动态规划算法，简单实用，适合初学者学习

1.1 输入描述: 1.2 输出描述: 1.3 输入例子: 1.4 输出例子: 2.1 解法一 2.2 解法二 2.2 解法三

动态规划算法的MATLAB源程序，有注释